【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及路面檢測領(lǐng)域，尤其涉及一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、基于無人機(jī)路面病害目標(biāo)檢測是對道路圖像中的病害進(jìn)行定位和細(xì)粒度分類。在現(xiàn)代城市管理中，信息獲取的速度和準(zhǔn)確性直接影響到城市基礎(chǔ)設(shè)施的維護(hù)效果。實時地獲取道路病害的位置、數(shù)量以及分布情況等信息，對于制定維護(hù)策略、評估道路健康狀態(tài)以及做出快速修復(fù)決策具有關(guān)鍵作用。
2、因此，能夠快速準(zhǔn)確地在復(fù)雜多樣的道路環(huán)境中檢測到路面病害目標(biāo)，對于保障城市交通的順利進(jìn)行和公眾安全至關(guān)重要。與其他目標(biāo)檢測相比，無人機(jī)檢測有以下特點：需要在高空多角度、多高度識別目標(biāo)，并在復(fù)雜環(huán)境中準(zhǔn)確區(qū)分。算法必須具備高實時性，能夠迅速響應(yīng)和檢測目標(biāo)。由于硬件資源有限，特別是在嵌入式設(shè)備上，算法需要輕量化，以在有限的計算資源和內(nèi)存條件下高效運行。同時，低能耗設(shè)計是延長無人機(jī)飛行時間和任務(wù)執(zhí)行能力的關(guān)鍵。
3、目標(biāo)檢測作為無人機(jī)檢測的核心技術(shù)之一，其算法模型通常可分為基于候選區(qū)域的兩階段檢測算法和基于回歸的單階檢測段算法。
4、兩階段目標(biāo)檢測算法包括faster?r-cnn、cascade?r-cnn、r-fcn等，單階段目標(biāo)檢測算法包括yolo、ssd、efficientdet、detr等。兩階段目標(biāo)檢測算法在高精度和復(fù)雜場景中表現(xiàn)優(yōu)異，而單階段目標(biāo)檢測算法在速度和實時性方面具有顯著優(yōu)勢，因此，針對無人機(jī)目標(biāo)檢測的特點，學(xué)者們主要采用單階段檢測算法進(jìn)行研究。但是，由于單階段檢測算法直接在特征圖上進(jìn)行分類和回歸，沒有生成候選區(qū)域，導(dǎo)
5、在模型提高準(zhǔn)確性技術(shù)的研究中，蒸餾技術(shù)(knowledge?distillation)在提高目標(biāo)檢測模型準(zhǔn)確性方面具有顯著作用。當(dāng)前針對模型提高精度且輕量化的研究主要集中在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和蒸餾技術(shù)兩方面，但很少有工作將這兩者有效結(jié)合。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于：提出一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，解決當(dāng)前路面病害檢測方法難以在移動端部署以及精度較低的技術(shù)問題。
2、本專利技術(shù)使用yolov8n作為基線模型，從輕量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計與蒸餾技術(shù)兩個角度展開研究，提出了一種輕量高效的無人機(jī)路面病害檢測算法lhp-yolo。
3、具體而言，本專利技術(shù)提供的一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法，包括以下步驟：
4、s1、獲取無人機(jī)拍攝的路面圖像；
5、s2、構(gòu)建基于yolov8改進(jìn)的無人機(jī)路面病害檢測網(wǎng)絡(luò)lhp-yolo，并利用數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)；
6、s3、將無人機(jī)拍攝的路面圖像輸入至訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，得到無人機(jī)路面病害檢測結(jié)果。
7、一種存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)存儲指令及數(shù)據(jù)用于實現(xiàn)一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法。
8、一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測設(shè)備，包括：處理器及所述存儲介質(zhì)；所述處理器加載并執(zhí)行所述存儲介質(zhì)中的指令及數(shù)據(jù)用于實現(xiàn)一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法。
9、本專利技術(shù)提供的有益效果是：
10、1)使用rg-c2f替換yolov8中的c2f模塊，減少模型的冗余計算，在保持特征提取能力的同時提升計算的速度。
11、2)設(shè)計了一種輕量化檢測頭detect-t3g，通過對卷積層進(jìn)行精簡合并，有效的減少了模型參數(shù)量。
12、3)在yolov8頸部網(wǎng)絡(luò)特征融合層引入cgafusion，根據(jù)圖像內(nèi)容動態(tài)調(diào)整權(quán)重，有效地關(guān)注圖像中的重要區(qū)域，忽略不相關(guān)的信息，從而提高小目標(biāo)檢測精度。
13、4)利用cwd對輕量化的模型進(jìn)行微調(diào)以恢復(fù)其檢測精度。
14、5)通過在訓(xùn)練過程中引入更多的在線數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，有效的減少了模型過擬合的風(fēng)險，增加模型的魯棒性，從而提高模型在未見過數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點】
1.一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法，其特征在于：方法包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法，其特征在于：所述基于YOLOv8改進(jìn)的無人機(jī)路面病害檢測網(wǎng)絡(luò)LHP-YOLO包括：CSPRGX結(jié)構(gòu)、改進(jìn)Neck部分和Detect-T3G檢測頭。
3.如權(quán)利要求2所述的一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法，其特征在于：CSPRGX結(jié)構(gòu)，由RG-C2f模塊替換YOLOv8網(wǎng)絡(luò)Backbone部分中的C2f模塊構(gòu)成。
4.如權(quán)利要求3所述的一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法，其特征在于：所述RG-C2f模塊由可重新參數(shù)化卷積RepConv、標(biāo)準(zhǔn)卷積和輔助卷積組成的殘差結(jié)構(gòu)構(gòu)成。
5.如權(quán)利要求2所述的一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法，其特征在于：所述改進(jìn)Neck部分，具體指在YOLOv8的Neck網(wǎng)絡(luò)中引入內(nèi)容引導(dǎo)注意力融合CGAFusion模塊。
6.如權(quán)利要求2所述的一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法，其特征在于：所述Detect-T3G檢測頭具體將YOLOv8的檢測頭中的解耦頭的兩個分支標(biāo)準(zhǔn)卷積進(jìn)行合
7.一種存儲介質(zhì)，其特征在于：所述存儲介質(zhì)存儲指令及數(shù)據(jù)用于實現(xiàn)權(quán)利要求1～6任一項所述的一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法。
8.一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測設(shè)備，其特征在于：包括：處理器及存儲介質(zhì)；所述處理器加載并執(zhí)行存儲介質(zhì)中的指令及數(shù)據(jù)用于實現(xiàn)權(quán)利要求1～6任一項所述的一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法，其特征在于：方法包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法，其特征在于：所述基于yolov8改進(jìn)的無人機(jī)路面病害檢測網(wǎng)絡(luò)lhp-yolo包括：csprgx結(jié)構(gòu)、改進(jìn)neck部分和detect-t3g檢測頭。
3.如權(quán)利要求2所述的一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法，其特征在于：csprgx結(jié)構(gòu)，由rg-c2f模塊替換yolov8網(wǎng)絡(luò)backbone部分中的c2f模塊構(gòu)成。
4.如權(quán)利要求3所述的一種輕量級無人機(jī)路面病害檢測方法，其特征在于：所述rg-c2f模塊由可重新參數(shù)化卷積repconv、標(biāo)準(zhǔn)卷積和輔助卷積組成的殘差結(jié)構(gòu)構(gòu)成。
5.如權(quán)利要求2所述的一種輕量級...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：郭錦波，王生懷，周齊齊，章培杰，陳曉輝，張偉，孫海明，
申請(專利權(quán))人：湖北汽車工業(yè)學(xué)院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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